Preguntas y respuestas: nueva herramienta clasifica los virus según su riesgo de saltar a los humanos

ARRIBA: ISTOCK.COM, AEROGONDO

Mucho antes de que el mundo comenzara a lidiar con la pandemia de COVID-19, los investigadores ya estaban buscando posibles brotes de enfermedades emergentes y tratando de detenerlos. Un obstáculo importante para hacerlo es comprender qué virus en los animales tienen más probabilidades de dar el salto a las personas. Una nueva herramienta interactiva basada en la web, publicada el 5 de abril en PNAS, utiliza 32 factores de riesgo y datos de más de 500 000 muestras tomadas de casi 75 000 animales, junto con registros públicos de detecciones de virus en la vida silvestre, para clasificar las posibilidades de propagación entre 887 virus.

La líder del proyecto, Jonna Mazet, epidemióloga y ecóloga de enfermedades de la Facultad de Medicina Veterinaria Daviss de la Universidad de California, habló con The Scientist sobre la herramienta SpillOver que ella y sus colaboradores desarrollaron.

El científico: cuénteme cómo comenzó este proyecto.

Jonna MazetUC DaVIS

Jonna Mazet: Durante más de una década, he sido IP y líder del Consorcio PREDICT, que es un grupo muy grande de científicos, laboratoristas y profesionales de la salud pública que trabajan en más de 35 países de todo el mundo para fortalecer los sistemas. para identificar los virus de interés antes de que se propaguen y enfermen a las personas. Y al hacer ese trabajo, estábamos fortaleciendo los sistemas, pero también estábamos descubriendo virus, y queríamos entender y brindar información a los legisladores sobre el riesgo de los virus que estábamos encontrando.

Creo que nos sorprendió un poco y nos decepcionó descubrir que no había buena información en la literatura científica sobre cómo clasificar realmente estos virus. Así que tuvimos que comenzar ese esfuerzo mientras construíamos los sistemas y descubríamos virus. Esta es la culminación de ese enorme proyecto de colaboración que incluyó al menos a 400 personas en el proyecto PREDICT, así como a expertos de todo el mundo en virología, ecología, epidemiología y otras disciplinas.

TS: ¿Cómo creaste la herramienta SpillOver y cómo funciona?

JM: Hicimos revisiones intensivas de la literatura y también exploramos las mentes, si lo hará, de los científicos y personas que trabajan en el proyecto PREDICT. Y luego recopilamos todos los factores de riesgo que pudimos identificar como . . . fragmentos de riesgo en todos los artículos científicos que han hablado sobre el riesgo de propagación viral e incluso la propagación. . . . Agregamos a los que estábamos encontrando en el proyecto PREDICT, porque en su mayor parte, los que pudimos encontrar en la literatura eran solo sobre virología y no incluían el huésped, el componente de riesgo ambiental para la exposición o cualquiera de los aspectos ecológicos. . . . . Y luego nos pusimos en contacto con científicos de todo el mundo que estaban trabajando en la parte superior de sus campos en esta área específica de enfermedades zoonóticas, virología y contagio, y les pedimos que clasificaran los factores de riesgo que habíamos identificado, así como también clasificaran sus experiencia.

Entonces, por ejemplo, si un virólogo estaba clasificando uno de los factores de riesgo orientados a la virología, puede calificarse a sí mismo como un experto. Pero si estuvieran buscando uno que estuviera más en el ámbito de la ecología, podrían calificarse a sí mismos un poco más bajo en su experiencia. Y usamos sus clasificaciones, así como su experiencia autoasignada para luego observar todos los factores de riesgo y armar un programa de ecuaciones, básicamente para llegar a una puntuación ponderada para cada factor de riesgo. Y luego usamos eso para encontrar los datos de todos los zoonóticos conocidos que se encontraron primero en la vida silvestre y se transmitieron a las personas como una especie de verificación instintiva de nuestro sistema de clasificación para ver si estaba funcionando. Y luego, una vez que descubrimos que la herramienta parecía estar funcionando muy bien para los efectos secundarios históricos, clasificamos los virus que encontró el proyecto PREDICT.

Ver Predicción de futuros brotes de enfermedades zoonóticas

TS: ¿Dónde se clasificó el SARS-CoV-2?

JM: Cuando empezamos a trabajar en esto, obviamente no había SARS- CoV-2 que sabíamos que existía, pero aún no había sido identificado. Entonces, inicialmente, ni siquiera estaba en nuestro sistema, pero, por supuesto, cuando estábamos dando los toques finales al manuscrito y la herramienta, agregamos el SARS-CoV-2. . . con todos los demás virus que aparecían en la literatura y en GenBank y GISAID y otros.

Cuando agregamos el SARS-CoV-2, ocupó el segundo lugar entre los zoonóticos conocidos [segundo después del virus Lassa, encontrado entre roedores en África Occidental y que causa fiebre hemorrágica en las personas]. Esa es la clasificación por su capacidad y probabilidad de volver a extenderse, y tiene un pequeño guiño al potencial pandémico con nuestro sistema de clasificación de riesgos. Y creo que eso es muy revelador. . . . Obviamente, es un virus terrible el que causó la pandemia, por lo que debería tener una clasificación muy alta, como lo hace. Y la razón por la que no se clasifica aún más alto como el número uno es que no se ha estudiado, hasta que se extendió.

Nuestro objetivo es clasificar los virus y estudiarlos antes de que se derramen, para que tengamos clasificarlos en una lista de vigilancia, de modo que los países que tienen estos virus puedan crear listas de vigilancia y realizar la vigilancia y la mitigación de riesgos antes de que se propaguen. A medida que surge más y más información sobre el huésped y la distribución del SARS-CoV-2, obviamente en todo el mundo en las personas, pero estaban interesados en su distribución en la vida silvestre y los posibles huéspedes reservorios. Creo que incluso podría llegar al número uno.

ZL Grange et al., Clasificación del riesgo de propagación de virus recientemente descubiertos de animal a humano, PNAS, 118:e2002324118, 2021.

Nota del editor: esta entrevista ha sido editada para ser breve.